I ricercatori scoprono che l’apprendimento può essere imitato nella materia sintetica
I ricercatori della Rutgers University hanno scoperto che l’apprendimento può essere imitato nella materia sintetica. L’apprendimento è una caratteristica chiave dell’intelligenza e la nuova scoperta potrebbe avere grandi implicazioni per lo sviluppo di algoritmi nell’intelligenza artificiale (AI).
Il nuovo studio è stato pubblicato sulla rivista PNAS .
Caratteristica fondamentale degli esseri umani
La caratteristica fondamentale dell’apprendimento negli esseri umani è stata l’ispirazione per lo sviluppo di molte tecnologie AI e consente loro di adattarsi alle mutevoli condizioni e ambienti. Tuttavia, l’intelligenza artificiale è spesso focalizzata sull’emulazione della logica umana. La nuova scoperta dei ricercatori fornisce un percorso per imitare la cognizione umana in dispositivi in grado di apprendere, ricordare e prendere decisioni simili agli umani e al nostro cervello.
Creandolo allo stato solido, potrebbero essere sviluppati nuovi algoritmi nell’intelligenza artificiale e nel calcolo neuromorfo con la flessibilità di affrontare incertezze, contraddizioni e altri aspetti simili presenti nella nostra vita quotidiana. Il calcolo neuromorfico costruisce sistemi nervosi artificiali per trasferire segnali elettrici che imitano i segnali del cervello e lo fa per imitare la struttura neurale complessiva e il funzionamento del cervello umano.
Ai ricercatori della Rutgers si sono uniti i colleghi della Purdue, dell’Università della Georgia e dell’Argonne National Laboratory.
Il ruolo dell’ossido di nichel
Insieme, i ricercatori hanno studiato come la conduttività elettrica dell’ossido di nichel, che è un tipo speciale di materiale isolante, ha risposto dopo che il suo ambiente è stato modificato più volte in vari intervalli di tempo.
Subhashish Mandal è un associato post-dottorato presso il Dipartimento di Fisica e Astronomia della Rutgers-New Brunswick.
“L’obiettivo era trovare un materiale la cui conduttività elettrica possa essere sintonizzata modulando la concentrazione di difetti atomici con stimoli esterni come ossigeno, ozono e luce”, ha affermato Mandal. “Abbiamo studiato come si comporta questo materiale quando drogamo il sistema con ossigeno o idrogeno e, soprattutto, come la stimolazione esterna modifica le proprietà elettroniche del materiale”.
Una delle scoperte dei ricercatori è stata che quando gli stimoli gassosi cambiavano rapidamente, il materiale non poteva rispondere completamente. Invece, è rimasto in uno stato instabile in entrambi gli ambienti mentre la sua risposta ha cominciato a diminuire.
I ricercatori hanno quindi introdotto uno stimolo di noxium come l’ozono e il materiale ha risposto in modo più forte prima di diminuire di nuovo.
“La parte più interessante dei nostri risultati è che dimostra caratteristiche di apprendimento universali come l’assuefazione e la sensibilizzazione che generalmente troviamo nelle specie viventi”, ha detto Mandal. “Queste caratteristiche materiali a loro volta possono ispirare nuovi algoritmi per l’intelligenza artificiale. Proprio come il movimento collettivo di uccelli o pesci ha ispirato l’intelligenza artificiale, crediamo che il comportamento collettivo degli elettroni in un solido quantistico possa fare lo stesso in futuro.
“Il crescente campo dell’intelligenza artificiale richiede hardware in grado di ospitare proprietà di memoria adattiva oltre a quelle utilizzate nei computer di oggi”, ha continuato. “Troviamo che gli isolanti di ossido di nichel, che storicamente sono stati limitati alle attività accademiche, potrebbero essere candidati interessanti da testare in futuro per computer e robotica ispirati al cervello”.
